opencv使用cv::morphologyEx()实现开运算，闭运算，礼帽与黑帽操作以及梯度运算

1.opencv 形态学变换 morphologyEx 函数

void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
                                int op, InputArray kernel,
                                Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                                int borderType = BORDER_CONSTANT,
                                const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )

参数解释

• src：源图像Mat对象
• dst：目标图像Mat对象
• op：操作的类型，通过源码我们得知总共有以下几种类型：
  enum MorphTypes{
  MORPH_ERODE = 0, //腐蚀
  MORPH_DILATE = 1, //膨胀
  MORPH_OPEN = 2, //开操作
  MORPH_CLOSE = 3, //闭操作
  MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作
  MORPH_TOPHAT = 5, //顶帽操作
  MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作
  MORPH_HITMISS = 7
  };
• kernel：用于膨胀操作的结构元素，如果取值为Mat(),那么默认使用一个3 x 3 的方形结构元素，可以使用getStructuringElement 来创建结构元素
• iterations: 迭代次数
• anchor：参考点，其默认值为(-1,-1)说明位于kernel的中心位置。
• borderType ：边缘类型，默认为 BORDER_CONSTANT。
• borderValue ：边缘值，用它的默认值即可。

2.各种操作的效果

• MORPH_ERODE（腐蚀）
  跟erode（腐蚀）函数效果一样

• MORPH_DILATE（膨胀）
  跟dilate（膨胀）函数效果一样

• MORPH_OPEN（开）
  其实内部就是进行了先腐蚀后膨胀的操作。

• MORPH_CLOSE（闭）
  其实内部就是进行了先膨胀后腐蚀的操作。

• MORPH_GRADIENT（梯度）
  内部是膨胀减去腐蚀

• MORPH_TOPHAT（顶帽）

• MORPH_BLACKHAT（黑帽）

开运算—先腐蚀，后膨胀。去除图像中小的亮点（CV_MOP_OPEN）；

闭运算—先膨胀，后腐蚀。去除图像中小的暗点（CV_MOP_CLOSE）；

形态学梯度— (原图膨胀图像 -原图腐蚀图像)（CV_MOP_GRADIENT）；

顶帽— (原图像 - 原图像开操作)。保留小亮点，去除大亮点。（CV_MOP_TOPHAT）；

黑帽— (原图像闭操作 - 原图像)（CV_MOP_BLACKHAT）；

https://blog.csdn.net/kakiebu/article/details/79324301

https://blog.csdn.net/seniorc/article/details/112254126?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_title~default-5-112254126-blog-125228422.pc_relevant_paycolumn_v3&spm=1001.2101.3001.4242.4&utm_relevant_index=7

最后

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